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J-GLOBAL ID：201502204760778952   整理番号：15A1112523

画像セグメンテーションにおける改良された視覚的顕著性測定法の適用【Powered by NICT】

Application of Improved Visual Saliency Measure Method in Image Segmentation

著者 (4件)： Chen Yuantao (School of Computer and Communication Engineering,Changsha Univ. of Sci. and Technol., Changsha) ,  Xu Weihong (School of Computer and Communication Engineering,Changsha Univ. of Sci. and Technol., Changsha) ,  Wu Jiaying (School of Computer and Communication Engineering,Changsha Univ. of Sci. and Technol., Changsha) ,  Xiang Zhiwu (Dep. of Computer Sci. and Technol.,Coll. of Chengnan,Changsha Univ. of Sci. and Technol., Changsha)
資料名： Xiaoxing Weixing Jisuanji Xitong  (Xiaoxing Weixing Jisuanji Xitong)
巻： 36  号： 2  ページ： 355-359  発行年： 2015年 
JST資料番号： C2136A  ISSN： 1000-1220  CODEN： XWJXEH  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 視覚的注意機構はヒトの固有特性である。視覚的注意機構の助けを借りて,人間の視覚系は,視覚情報と限られた資源間の矛盾を処理選択できると巨大な視覚情報を効果的に解くことができる。画像セグメンテーション法のための既存のコンピュータビジョンをベースとした機構を用いて,この論文では,顕著性測度生成システム顕著性マップを改善し他の方法を添加することなく,将来は,ターゲットと背景領域を区別することができるであろうシステム顕著性マップしきい値セグメンテーションによれば,各画素大きな価値が元の画像をより高精度に表現するに,計算時間複雑性を低減するために,人間の視覚特性と一致してより多くの画像セグメンテーション結果を示した。このアルゴリズムは優れた画像セグメンテーション結果のための前景物体が得られる含んでいるが,この方法はより複雑であるが,元の画像ぼけ前景オブジェクト画像セグメンテーションの背景は理想的ではない。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： *セグメンテーション ,  コンピュータビジョン ,  ヒト ,  測度 ,  画像ぼけ ,  *画像 ,  視覚器 ,  *視覚
準シソーラス用語： 前景 ,  視覚特性 ,  複雑性 ,  高精度 ,  視覚情報 ,  視覚的注意 ,  *画像セグメンテーション , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 計算機網  (JC03000K) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (3件)： 画像セグメンテーション ,  視覚 ,  測定法